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激活函数与caffe及参数

来源：易榕旅网

为什么引入非线性激励函数？
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入。
为什么引入Relu呢？
第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。
第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失，从而无法完成深层网络的训练。

第三，Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。

各种激活函数曲线：

caffe ReLU / Rectified-Linear and Leaky-ReLU 及参数设置

ReLU是目前使用最多的激活函数，主要因为其收敛更快，并且能保持同样效果。
标准的ReLU函数为max(x, 0)，当x>0时，输出x; 当x<=0时，输出0
f(x)=max(x,0)
层类型：ReLU
可选参数：
　　negative_slope：默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化，如果设置了这个值，那么数据为负数时，就不再设置为0，而是用原始数据乘以negative_slope

layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "pool1"
  top: "pool1"
}

RELU层支持in-place计算，这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。

参考：

Begin Again https://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43488153

Physcalの大魔導書 http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.html

denny402 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072507.html

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